Power BI 用に Azure Log Analytics を構成する

Power BI と Azure Log Analytics を統合すると、管理者と Premium ワークスペース所有者は、各自の Power BI サブスクリプションに Log Analytics 接続を構成できるようになります。 この記事では、Log Analytics と Power BI の間の統合が動作するしくみ、および環境に合わせてそれを構成する方法について説明します。

Power BI で Azure Log Analytics を動作させるための要素には、次の 2 つがあります。

• Azure portal で Azure サブスクリプションを構成します。
• Power BI 管理ポータルで Power BI の Log Analytics を有効にします。

以下のセクションでは、両方を行うステップを順番に説明します。

前提条件

Power BI からの Log Analytics の統合を構成する前に、Azure portal で Log Analytics ワークスペースを作成する必要があります。 また、Power BI サービスがログを書き込むためのアクセス許可を Azure で付与する必要があります。 正確な要件は次のとおりです。

• Azure サブスクリプションへの共同作成者アクセス。
• Power BI ログ データを収集する Azure サブスクリプションで、"microsoft insights" リソース プロバイダーを登録します。
• Power BI で Log Analytics 統合を設定するユーザーは、Log Analytics ワークスペースの Log Analytics 共同作成者ロールに属している必要があります。 所有者ロールを付与できない場合の回避策については、FAQ を参照してください。

"microsoft.insights" リソース プロバイダーを有効にする

Log Analytics を使用するには、Azure サブスクリプション レベルで "microsoft.insights" リソース プロバイダーが有効になっている必要があります。 次の手順に従ってそのプロセスを実行します。

1. Azure portal にサインインして、Log Analytics で使用し、Log Analytics ワークスペースを格納するサブスクリプションを選択します。 次の図で示すように、 [設定] セクションで [リソース プロバイダー] を選択します。

   

2. [リソース プロバイダー] で [microsoft.insights] を探します。 次に、 [登録] を選択します。

   

アクセス許可を設定する

1. Log Analytics 統合を構成するユーザーが Log Analytics ワークスペースの Log Analytics 共同作成者ロールを持っていることを確認します。 Azure portal のサブスクリプションで [アクセス制御 (IAM)] を選び、パネル上部の選択項目から [ロールの割り当て] を選んだ場合、現在のユーザーにはエントリが 1 つ表示されるはずです。Log Analytics を構成するユーザーの "Log Analytics 共同作成者" です。

   

これらのステップを完了すると、Azure Log Analytics の構成の部分は完了です。 次のセクションでは、引き続き Power BI 管理ポータルで構成を完了する方法について説明します。

管理ポータルからワークスペース レベルのログを許可する

Power BI 管理者は、次の手順を完了して、Power BI Premium ワークスペース用に Azure Log Analytics を有効にする必要があります。 この設定により、前提条件が満たされていれば、Power BI Premium ワークスペース管理者は、Azure Log Analytics にワークスペース ログを送信できるようになります。

1. Power BI 管理ポータルで [テナント設定] > [監査と使用状況の設定] の順に移動し、[ワークスペース管理者の Azure Log Analytics 接続] を展開します。 ワークスペース管理者が Log Analytics を有効にするには、スライダーを [有効] に設定し、必要なセキュリティ グループを [適用先] で指定します。次の画像をご覧ください。

   

Premium ワークスペースでログを構成する

1. Premium ワークスペースでは、ワークスペース管理者は Log Analytics を有効にすることができます。 そのためには、次の画像に示すように [設定] に移動します。

   

2. [設定] ペインで [Azure 接続] を選択してから、次の画像に示すように [Log Analytics] を展開します。

   

3. Azure サブスクリプション、リソース グループ、前のセクションで構成した Log Analytics ワークスペースを選択します。 [保存] を選択します。 正常に完了すると、展開されたテナントレベルの [Log Analytics] セクションは次の画像のようになります。

   

Azure Log Analytics を切断する

Azure Log Analytics から切断して、Azure へのログの送信を停止することができます。 切断するには、Power BI ワークスペースの [設定] で Log Analytics の設定に移動します。 [Azure から切断する] を選択します。 次に、[保存] を選択して切断します。

使用シナリオ

Azure Log Analytics と Power BI には、組織で実際に起きる課題を解決するためのさまざまな方法があります。 以下、具体例に沿って説明します。

• 容量、ワークスペース、レポート、またはユーザー別に、Analysis Services エンジンのアクティビティが高い、または異常な期間を特定します。
• 外部の DirectQuery 操作など、クエリのパフォーマンスと傾向を分析します。
• セマンティック モデルの更新期間、重複、処理のステップを分析します。
• Premium XMLA エンドポイントを使用して送信されたカスタム操作を分析します。

ログの使用方法と、それが組織にどのように役立ったかについて、Power BI コミュニティでフィードバックをお送りください。

エラーの状態と解決策

次の表では、一般的なエラー、それらをトリガーしたイベントまたは構成、推奨される解決策をまとめて示します。

イベントとスキーマ

Azure Log Analytics を有効にすると、次のイベント カテゴリのログが開始されます。 これらのイベントの詳細については、「Analysis Services トレース イベント」を参照してください。

• AggregateTableRewriteQuery
• コマンド
• Deadlock
• DirectQuery
• 発見
• エラー
• ProgressReport
• クエリ
• セッションの初期化
• VertiPaqSEQuery
• Notification

次の表では、スキーマについて説明します。

ExecutionMetrics イベント

Discover、Command、Query 要求ごとに、要求の最後に ExecutionMetrics という名前のイベントが生成されます。 このイベントには、要求の実行メトリックが含まれており、診断とトラブルシューティングをより効果的に行うのに役立ちます。 ExecutionMetrics トレースは、最も近い [Discover|Command|Query]End イベントに関連しています。

次の KQL クエリは、最後の日のセマンティック モデルのすべての更新操作の ExecutionMetrics イベントを取得します:

let commands = PowerBIDatasetsWorkspace
    | where TimeGenerated > ago(1d)
    | where ArtifactId =~ "[Semantic Model Id]"
    | where OperationName in ("CommandEnd")
    | where EventText contains "<Refresh"
    | project TimeGenerated, ArtifactId, CommandOperationName = OperationName, XmlaRequestId, CorrelationId, CommandText = EventText;
let executionMetrics = PowerBIDatasetsWorkspace        
    | where OperationName == "ExecutionMetrics"
    | project TimeGenerated, XmlaRequestId, CorrelationId, EventText;
commands
| join kind=leftouter executionMetrics on XmlaRequestId

次の KQL クエリでは、ワークスペース、項目、ユーザーによって、最後の日に調整されたイベントを取得します:

let executionMetrics = PowerBIDatasetsWorkspace
    | where TimeGenerated > ago(1d)    
    | where OperationName == "ExecutionMetrics"    
    | extend eventTextJson = parse_json(EventText)      
    | extend capacityThrottlingMs=toint(eventTextJson.capacityThrottlingMs)
    | where capacityThrottlingMs > 0;
let commands = PowerBIDatasetsWorkspace    
    | where OperationName in ("CommandEnd", "QueryEnd", "DiscoverEnd")    
    | project
        TimeGenerated,
        ExecutingUser,
        ArtifactId,
        PowerBIWorkspaceId,
        CommandOperationName = OperationName,
        XmlaRequestId,
        CorrelationId,
        CommandText = EventText;
commands
| join kind=inner executionMetrics on XmlaRequestId
| project
    TimeGenerated,
    ArtifactId,
    PowerBIWorkspaceId,
    ExecutingUser,
    CommandOperationName,
    XmlaRequestId,
    EventText,
    CommandText,
    capacityThrottlingMs
| summarize countThrottling = count(), avgThrottlingDuration = avg(capacityThrottlingMs) by PowerBIWorkspaceId, ArtifactId, ExecutingUser, CommandOperationName

統計情報は、EventText プロパティに JSON テキストとして表示されます。次の例を参照してください。

{
    "timeStart": "2024-03-20T12:39:59.681Z",
    "timeEnd": "2024-03-20T13:01:14.241Z",
    "durationMs": 1274559,    
    "vertipaqJobCpuTimeMs": 156,
    "mEngineCpuTimeMs": 9617484,
    "totalCpuTimeMs": 9618469,
    "executionDelayMs": 10,
    "approximatePeakMemConsumptionKB": 1683409,
    "mEnginePeakMemoryKB": 1676816,
    "tabularConnectionTimeoutMs": 18000000,    
    "refreshParallelism": 16,
    "vertipaqTotalRows": 114,
    "intendedUsage": 2
}

{
    "timeStart": "2024-05-07T13:42:21.362Z",
    "timeEnd": "2024-05-07T13:43:30.505Z",
    "durationMs": 69143,
    "datasourceConnectionThrottleTimeMs": 0,
    "directQueryConnectionTimeMs": 3,
    "directQueryIterationTimeMs": 1,
    "directQueryTotalTimeMs": 121872,
    "queryProcessingCpuTimeMs": 16,
    "totalCpuTimeMs": 63,
    "executionDelayMs": 0,
    "approximatePeakMemConsumptionKB": 3632,
    "directQueryTimeoutMs": 225000,
    "tabularConnectionTimeoutMs": 225000,
    "queryDialect": 3,
    "queryResultRows": 67,
    "directQueryRequestCount": 2,
    "directQueryTotalRows": 134
}

次の表では、使用可能なすべてのプロパティについて説明します。 コンテンツは要求とセマンティック モデルによって異なりますので、各イベントですべてのプロパティが出力されるわけではありません。

• すべての期間と CPU 時間はミリ秒単位で表示されます。
• 上記の表に記載されているプロパティ以外の追加のプロパティが発生する可能性があり、これらは文書化されていないと見なされ、変更される可能性があります。

Log Analytics KQL クエリの例

次の一連のサンプル クエリは、Power BI で Azure Log Analytics を使用するときに役に立つ場合があります。 これらを Azure portal で直接実行するか、API 通して実行し、最新データ (通常は約 5 分から 10 分前) のクエリを実行できます。

// log count per day for last 30d
PowerBIDatasetsWorkspace
| where TimeGenerated > ago(30d)
| summarize count() by format_datetime(TimeGenerated, 'yyyy-MM-dd')


// average query duration by day for last 30d
PowerBIDatasetsWorkspace
| where TimeGenerated > ago(30d)
| where OperationName == 'QueryEnd'
| summarize avg(DurationMs) by format_datetime(TimeGenerated, 'yyyy-MM-dd')


//query duration percentiles for a single day in 1 hour bins
PowerBIDatasetsWorkspace
| where TimeGenerated >= todatetime('2021-04-28') and TimeGenerated <= todatetime('2021-04-29')
| where OperationName == 'QueryEnd'
| summarize percentiles(DurationMs, 0.5, 0.9) by bin(TimeGenerated, 1h)


// refresh durations by workspace and semantic model for last 30d
PowerBIDatasetsWorkspace
| where TimeGenerated > ago(30d)
| where OperationName == 'CommandEnd'
| where ExecutingUser contains 'Power BI Service'
| where EventText contains 'refresh'
| project PowerBIWorkspaceName, DatasetName = ArtifactName, DurationMs

// query count, distinctUsers, avgCPU, avgDuration by workspace for last 30d
PowerBIDatasetsWorkspace  
| where TimeGenerated > ago(30d)
| where OperationName == "QueryEnd" 
| summarize QueryCount=count()
    , Users = dcount(ExecutingUser)
    , AvgCPU = avg(CpuTimeMs)
    , AvgDuration = avg(DurationMs)
by PowerBIWorkspaceId

サンプル Power BI レポートのテンプレート

GitHub のオープンソースの Power BI レポート テンプレートを使って、Azure Log Analytics Power BI データを探索し、分析情報を取得します。

関連するコンテンツ

次の記事は、Power BI の概要、および Azure Log Analytics の統合について、さらに詳しく学習するときに役に立ちます。

• Power BI で Azure Log Analytics を使用する
• Power BI での Azure Log Analytics - FAQ
• Power BI Premium とは
• Power BI でのワークスペース